金融工程研究报告：五维行业配置框架

正文目录引言 5五维行业配置框架 6分析师AlphaCapture 7交易拥挤度 8量价评分 风格适配度 13五维行业配置框架构建 15风险提示 18图表目录图1：中观景气策略收益表现 5图2：国内景气指数走势 5图3：一致预期指标不同组别下组合相对净值表现 8图4：不同参数下指标IC统计结果 8图5：单行业择时策略年化超额收益表现 10图6：高拥挤行业组合净值表现 10图7：拥挤度指标分组回测相对净值结果 图8：回归残差标准差因子分组回测相对净值表现 12图9：回归残差偏度因子分组回测相对净值表现 12图10：收益率标准差因子分组回测相对净值表现 12图尾盘成交占比因子分组回测相对净值表现 12图12：低振幅动量因子分组回测相对净值表现 12图13：锁仓比因子分组回测相对净值表现 12图14：隔夜新息强度因子分组回测相对净值表现 13图15：日内股价形态因子分组回测相对净值表现 13图16：量价指标分组回测相对净值结果 13图17：大小盘风格择时策略净值表现 14图18：估值风格择时策略净值表现 14图19：风格适配度分组策略相对净值走势 15图20：综合评分因子历史rankIC 16图21：各维度信号相关系数 16图22：综合评分指标分组回测结果 17表1：底层配置ETF列表 6表2：拥挤度分项指标一览 9表3：所选量价因子一览 表4：分组回测绩效统计 17表5：G1组分年度绩效表现 17引言20238月外发报告《行业基本面量化投资框架》中，系统性构建了基于中观2024年起有效性明显减弱，相对中证800的超额收益基本走平。样本外图1：中观景气策略收益表现样本外6 45 3.54 33 2.52 21 1.50 1相对净值(右轴) 中证800 中观景气策略PMI等数据构建的国内景气指数持续处于磨底状态，经济周期性减弱，因此策略整体表现较弱。图2：国内景气指数走势210-12016/12016/62016/112016/12016/62016/112017/42017/92018/22018/72018/122019/52019/102020/32020/82021/12021/62021/112022/42022/92023/22023/72023/122024/52024/102025/32025/82026/1国内景气指数考虑到景气投资策略具有明显的适用环境，其信号无法全天候为我们的投资决策提供参考，本文尝试综合量价、风格等更多维度的信息，以期获得更加稳定的结果。五维行业配置框架ETFETF3表1：底层配置ETF列表行业ETF代码ETF名称跟踪指数名称ETF规模(亿元）煤炭515220.SH煤炭ETF中证煤炭指数93.5有色金属512400.SH有色金属ETF中证申万有色金属指数448.1有色金属516650.SH有色金属ETF基金中证细分有色金属产业主题指数235.5有色金属560860.SH工业有色ETF万家中证工业有色金属主题指数160.4钢铁515210.SH钢铁ETF中证钢铁指数47.7石油石化159731.SZ石化ETF中证石化产业指数16.6石油石化159697.SZ石油ETF鹏华国证石油天然气指数16.6石油石化561360.SH石油ETF中证油气产业指数24.2建筑材料159745.SZ建材ETF中证全指建筑材料指数17.1建筑装饰516970.SH基建ETF广发中证基建工程指数18.3基础化工159870.SZ化工ETF中证细分化工产业主题指数335.2工程机械560280.SH工程机械ETF中证工程机械主题指数20.5通用设备159667.SZ工业母机ETF中证机床指数12.8汽车516110.SH汽车ETF中证800汽车与零部件指数5.8汽车159565.SZ汽车零部件ETF易方达中证汽车零部件主题指数3.1交通运输516910.SH物流ETF中证现代物流指数0.9交通运输159666.SZ交通运输ETF中证全指运输指数0.9交通运输159662.SZ交运ETF南方国证交通运输0.9环保512580.SH环保ETF中证环保产业指数12.7公用事业159611.SZ电力ETF中证全指电力公用事业指数41.2银行512800.SH银行ETF中证银行指数121.7券商512880.SH证券ETF中证全指证券公司指数558.8房地产512200.SH房地产ETF中证全指房地产指数66.8农林牧渔159865.SZ养殖ETF中证畜牧养殖指数47.9农林牧渔159825.SZ农业ETF中证农业主题指数26.0社会服务159766.SZ旅游ETF中证旅游主题指数78.3食品饮料512690.SH酒ETF中证酒指数189.4食品饮料515170.SH食品饮料ETF中证细分食品饮料产业主题指数56.4家用电器159996.SZ家电ETF中证全指家用电器指数13.9医药生物512170.SH医疗ETF中证医疗指数272.1医药生物159992.SZ创新药ETF中证创新药产业指数154.2医药生物159883.SZ医疗器械ETF中证全指医疗器械指数64.3半导体159995.SZ芯片ETF国证半导体芯片281.3半导体512480.SH半导体ETF中证全指半导体产品与设备指数226.7半导体159516.SZ半导体设备ETF中证半导体材料设备主题指数207.6消费电子159732.SZ消费电子ETF国证消费电子主题指数27.5通信515880.SH通信ETF中证全指通信设备指数151.6计算机159852.SZ软件ETF中证软件服务指数152.8计算机159998.SZ计算机ETF中证计算机主题指数29.7传媒159869.SZ游戏ETF中证动漫游戏指数144.2传媒512980.SH传媒ETF中证传媒指数115.0新能源汽车159755.SZ电池ETF国证新能源车电池指数132.2新能源汽车515030.SH新能源车ETF中证新能源汽车指数39.8光伏515790.SH光伏ETF中证光伏产业指数105.9国防军工512660.SH军工ETF中证军工指数97.6国防军工512710.SH军工龙头ETF中证军工龙头指数100.5。ETF规模数据截至20260130。AlphaCapture分析师AlphaCaptureFY1FY2FTTMFTTM环比可能是一个较为合理的数据处理形式：1FY1、FY2等FTTM始终代表12个月的盈利预期，受发布时间的影响较小。2根据行业一致预期净利润FTTM环比增速的时序分位数，判断行业当前景气预期的变化。FTTM环比增速，同时考虑到不同行24296组（前5组各5个行业，最后一组4个行业，组内行业等权构建组合，比较基准为全行业等权。在2019年2月至2026年1月的回测区间内，G1年化超额6.5%，G6年化超额-9.3%。较弱，指标能够实现一定的行业筛选效果。图3：一致预期指标不同组别下组合相对净值表现1G1 G2 G3 G4 G5 G6112-40rankIC28个月前后24个月（2年作为指标计算的最终参数。图4：不同参数下指标IC统计结果5.5%5.0%4.5%4.0%3.5%3.0%2.5%1.5%1.0%

12 16 20 24 28 32 36 IC ICIR(右轴)

0.80.70.60.50.40.30.2交易拥挤度重要。我们计算了成交额占比等7类拥挤度信号，对每个行业而言，我们为其选取择时效果最3拥挤度指标横向可比，滚动进行如下操作：101在交易日T[0,T]区间内的分指标数据分别进行0-1标准化处理，将各项指标的取值范围转换到[0,1]区间内。2、等权加总。3、计算指标当期值在历史3年区间中的分位数水平。10.95T3年区间中的分位数水平，以该分位数水平作为该行业综合拥挤度指标的T期值。细分指标 指标算法表2：拥挤度分项指标一览细分指标 指标算法成交额占比 行业指数成交额/全A成交额市值占比 行业指数流通市值市值占比 行业指数流通市值/全A流通值换手率 行业指数换手率超额收益波动率 行业指数相对全A超额收益的滚动60日波动率筹码盈利比率 基于个股过去1年数据推算码分布，计算当前股价水平下盈利筹占比，按个股流通市值加权汇总至行业维度筹码盈利水平 基于个股过去1年数据推算码分布，计算当前股价水平下筹码平盈利幅度，按个股流通市值加权汇总至行业维度机构/个人资金净流入 基于大小单资金流数据，分别计算超大单（机构投资者）及小单（人投资者）在行业维度的资金净流入及主动净流入数据当拥挤度指标触发阈值信号后，行业后续走势往往较弱。我们以95%分位作为拥挤判20个交易日内，配置全A201812026120A的年化超额收益达-13.7%，高拥挤行业整体持续跑输指数。图5：单行业择时策略年化超额收益表现10%8%6%4%2%0%-2%计算机房地产汽车年化超额收益2018.1-2026.1。图6：高拥挤行业组合净值表现10

0.30.40.50.60.70.80.912018/1 2019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1 2024/1 2025/1 2026/1相对净值(右轴逆序) 全A 高拥挤组合56G6们仅在行业拥挤度较高时发出拥挤信号，其余情况下该维度均不发出信号。图7：拥挤度指标分组回测相对净值结果1.91.71.51.31.10.90.70.50.3G1 G2 G3 G4 G5 G6量价评分8个量价因rankrankIC0.107，ICIR达1.215，与行业未来表现的相关性较强。表3：所选量价因子一览因子名称因子简介rankIC均值ICIR回归残差标准差股票收益率经FF回归后所得残差的标准差-0.100-1.025回归残差偏度股票收益率经FF回归后所得残差的偏度-0.039-0.510收益率标准差股票日收益率的标准差-0.086-0.946尾盘成交占比尾盘15分钟成交量占全天比例-0.097-1.300低振幅动量过去一段时间中，振幅最小的N个交易日收益率加总0.0560.732锁仓比衡量在成交量推动下，股票均衡价格变化的难易程度0.0170.307隔夜新息强度分上午/下午，计算个股收益与市场收益回归残差的收益差值0.0430.673日内股价形态日内上涨/下跌位置的中位数之差-0.014-0.182综合量价评分0.1071.215踪指数。

。rankIC及ICIR的计算区间为2019-2025年，标的池为表1列示的ETF的跟图8：回归残差标准差因子分组回测相对净值表现 图9：回归残差偏度因子分组回测相对净值表现2.91.91.40.90.42019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6

1.71.51.31.10.90.70.52019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6图10：收益率标准差因子分组回测相对净值表现 图11：尾盘成交占比因子分组回测相对净值表现2.4 2.41.9 1.91.4 1.40.9 0.90.42019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6

0.42019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6图12：低振幅动量因子分组回测相对净值表现 图13：锁仓比因子分组回测相对净值表现10.62019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6

1.51.31.10.90.70.52019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6图14：隔夜新息强度因子分组回测相对净值表现 图15：日内股价形态因子分组回测相对净值表现1.51.31.10.90.70.52019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G6

1.71.51.31.10.90.70.52019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026G1 G2 G3 G4 G5 G662019.1-2026.1的回测期内，G1年化超额18.9%，G6年化超额-12.5%。图16：量价指标分组回测相对净值结果3.5321.510.50G1 G2 G3 G4 G5 G6风格适配度2022-2024年红利风格持续走ETFETF（即成长价值经常关注的风格具有直接的映射关系：1、游资往往更偏向于参与小盘股，游资活跃度提升时，小盘风格容易相对占优。基于300/20002012.1-2026.1300+200011.1%。图17：大小盘风格择时策略净值表现12 410 3.58 36 2.54 22 1.50 1相对净值(右轴) 等权基准 择时策略2ETFETF12026116.5%。图18：估值风格择时策略净值表现4 2.63.5 2.43 2.22.5 22 1.81.5 1.61 1.40.5 1.20 12020/1 2021/1 2022/1 2023/1 2024/1 2025/1 2026/1相对净值(右轴) 等权基准 择时策略在此基础上，我们可以根据各个行业ETF在市值及估值风格上的暴露情况，以及每月两项指标最新的择时观点，综合计算行业的风格适配度，具体而言：1、将个股在BARRA市值、EP风格上的暴露值按指数权重加权聚合至指数层面。2ETF1（看多大盘/低估值）或-1（看多小盘/高估值。3、每个行业指数的风格适配度指标为：市值风格暴露*市值风格择时信号+EP风格暴露*EP风格择时信号。2020.1-2026.1的回测期内，G110.0%，G6年化超额-14.7%。图19：风格适配度分组策略相对净值走势1.91.71.51.31.10.90.70.50.3G1 G2 G3 G4 G5 G6五维行业配置框架构建1、中观景气模型主要刻画行业自身景气变化方向，无法实现行业间的横向比较，因此100。2、对于拥挤度维度，我们前文中已有讨论，该指标在正常范围内波动时不具备明显信号意义，因此当行业触发拥挤信号时，该维度取值-1，其余情况下取值均为0。3、对其余三个维度而言，我们均将模型信号放缩至[-1,1]区间，即：𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑜𝑙𝑑−min(𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑜𝑙𝑑)=

)−min

∗2−1)4、由于中观景气及一致预期景气均刻画的是行业基本面，我们对这两个维度均设置50%的权重，其余三个维度为100%权重，加权相加后即可得到行业最终的综合评分。若将综合评分也视作一个因子，2020年1月至2026年1月期间，其rankIC均值达0.162，ICIR2.310.2信号综合后，容易达到“1+1>2”的效果。图20：综合评分因子历史rankIC0综合评分因子rankIC图21：各维度信号相关系数分析师AlphaCapture交易拥挤度量价评分风格适配度中观景气度0